[개발자를 위한 머신러닝&딥러닝] 전이학습

지난 포스팅

https://jamjamzo.tistory.com/m/121

[개발자를 위한 머신러닝&딥러닝] 말과 사람을 구별하는 CNN 만들기

 

참고

https://github.com/rickiepark/aiml4coders

GitHub - rickiepark/aiml4coders: <개발자를 위한 머신러닝&딥러닝> 도서의 코드 저장소

 

 

Part1. 모델구축

3장 고급 컴퓨터 비전: 이미지에서 특징 감지하기 

 

3.7. 전이학습

• 합성곱은 이미지의 내용을 식별하는 강력한 도구
• 전이학습이란? 
  • 데이터셋의 밑바닥에서 합성곱 필터를 학습하기 보다 더 많은 특성을 가진 대규모 데이터셋에서 학습된 필터를 사용 
  • 예를 들어, 미리 학습된 필터를 사용하여 말-사람 데이터 모델 훈련.
  • 위의 학습된 필터는 수천개의 클래스로 훈련됐지만, 일부를 버리고 2개의 클래스를 분류하는 층만 추가하여 훈련

[출처] 개발자를 위한 머신러닝&딥러닝 Part1. 그림 3-15 전이 학습을 사용해 다른 모델에서 학습한 층 가져오기

 

• Inception Ver.3 모델 사용
• ImageNet 데이터베이스에 있는 수백만 개 이상의 이미지에서 훈련됨
• 수십 개의 층, 1000개의 클래스 분류

 

https://colab.research.google.com/drive/1mz5g_EzVRmr8_L9lQ9VfZqhHWf3Ty8Yh?usp=sharing 

개발자를 위한 머신러닝&딥러닝_3.7. 전이학습